基于支持向量機的寧東能源化工基地環(huán)境問題研究.pdf

1、工業(yè)化的高速發(fā)展為社會經濟帶來了迅猛的增長，但隨之而來的環(huán)境問題也越來越嚴重.本文首先利用嵌入遺傳算法優(yōu)化的支持向量機（簡稱GA-SVM）從宏觀方面對寧東基地的生態(tài)環(huán)境脆弱性進行了評價.主要結論是:
　　(1)寧東的生態(tài)環(huán)境脆弱性總體評價等級為Ⅱ級;
　　(2)分析其主要原因，造成該評價結果的原因有兩方面:一是客觀的自然氣候因素;二是主觀的人為因素.
　　隨后，本文又提出了預測PM10濃度的方法，為當?shù)鼐用窳私馕磥砜諝?/p>

2、狀況，合理安排工作出行給出參考.本文利用最小二乘法與支持向量機結合的方法，提出了最小二乘支持向量回歸機（簡稱LS-SVR）模型來預測PM10濃度，利用基值濃度以及風速、溫度、相對濕度、壓力、降雨量、日照六個影響PM10濃度的環(huán)境因素進行訓練測試，并與BP神經網(wǎng)絡（簡稱BP-ANN）預測模型和多元線性回歸（簡稱MLR）預測模型進行了對比.獲得的主要結果如下:
　　(1) LS-SVR模型較BP-ANN模型與MLR模型能更準確地預測P